文件名称：Dimensionality-Reduction-with-Autoencoder:使用自动编码器进行降维和特征提取
文件大小：11.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 05:11:01
feature-extraction dimensionality-reduction autoencoders Python
自动编码器降维 自动编码器可用于特征提取和降维。 它们也可以与受限玻尔兹曼机器结合使用深度学习应用程序，例如“深层信念网络”。 它具有“编码器”和“解码器”两个阶段，“编码器”将逐步压缩输入，在压缩过程中选择最重要的功能。 解码器与编码器相反，它可以尽可能地重新创建输入。 要求 Python 3.6及更高版本 TensorFlow 1.6.0及更高版本 脾气暴躁的 Matplotlib 执行 该实现使用MNIST数据集来重建输入。 由于MNIST图像的形状为28 * 28，因此输入为784。我们的模型将是3层，每层减少特征，并在解码器阶段重建inut， Encoder Decoder [784] -> [256] -> [128] -> [64] -> [128] -> [256] -> [784] 此实现的最
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Dimensionality-Reduction-with-Autoencoder-master
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